Linux环境下HDFS的数据压缩策略是什么

在Linux环境下，HDFS（Hadoop Distributed File System）支持多种数据压缩策略和算法，这些策略和算法可以有效减少存储空间的占用并提高数据传输效率。以下是一些常见的压缩策略和算法：

常用压缩算法及其特点

• Gzip：

  • 优点：压缩率较高，压缩/解压速度较快，Hadoop本身支持，大部分Linux系统自带gzip命令，使用方便。
  • 缺点：不支持split。
  • 应用场景：适用于每个文件压缩后大小在130M以内的文件，如日志文件。

• Bzip2：

  • 优点：支持split，具有很高的压缩率，Hadoop本身支持，Linux系统自带bzip2命令，使用方便。
  • 缺点：压缩/解压速度较慢。
  • 应用场景：适用于对速度要求不高但需要较高压缩率的场景，或处理后的数据需要存档且使用频率较低的情况。

• Snappy：

  • 优点：高速压缩速度和合理的压缩率，支持Hadoop native库。
  • 缺点：不支持split，压缩率比Gzip低。
  • 应用场景：适用于MapReduce作业的Map输出数据较大时，作为Map到Reduce的中间数据压缩格式，或作为MapReduce作业的输出和输入。

• LZO/LZOP：

  • 优点：压缩/解压速度较快，合理的压缩率，支持split，是Hadoop中最流行的压缩格式，可以在Linux系统下安装lzop命令，使用方便。
  • 缺点：压缩率比Gzip低一些，Hadoop本身不支持，需要安装。
  • 应用场景：适用于压缩后仍大于200M的大文件，单个文件越大，Lzo的优点越明显。

• Zstandard (Zstd)：

  • 优点：压缩速度快，且提供了多种压缩级别，适应性广。
  • 缺点：在吞吐量上的表现一般。
  • 应用场景：适用于需要高压缩比且解压速度快的场景。

压缩策略

• 在HDFS之上压缩数据：将数据压缩好后，再存储到HDFS中。
• 在HDFS内部压缩数据：
  • 数据接收完后压缩：对HDFS的改动最小，但效果最低。
  • 边接收数据边压缩：使用第三方提供的压缩库，效率和复杂度折中。
  • 压缩工作交给DFSClient做：DataNode只接收和存储压缩数据，效果最高。

配置HDFS压缩

为了在HDFS上启用压缩，可以在Hadoop配置文件中进行设置：

• 编辑 core-site.xml：

  <property>
    <name>io.compression.codecs</name>
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec,org.apache.hadoop.io.compress.ZstdCodec</value>
  </property>
  

• 编辑 hdfs-site.xml：

  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.handler.count</name>
    <value>100</value>
  </property>
  

• 重启Hadoop集群：确保所有节点都已正确配置并启动。

综上所述，HDFS提供了多种压缩算法和策略，用户可以根据实际需求选择合适的压缩算法来优化数据存储和读取的性能。